NOSES
IN CORSO
PERIODO DI RIFERIMENTO:
11/11/2024 – 10/11/2025
FINANZIATORE:
INEST – Cascade founding Spoke 7
CONTRIBUTO:
€176.470,94
COSTO:
€212.793,26
ID GRANT:
N.A
IL PROGETTO
DESCRIZIONE
OBIETTIVI
Il progetto NOSES si propone di identificare e classificare i composti organici volatili (VOC) associati agli stati di stress delle piante attraverso algoritmi avanzati, migliorando così la capacità di rilevazione e previsione delle infezioni. Un obiettivo fondamentale è lo sviluppo di un modello matematico adattivo, capace di prevenire le infezioni secondarie da peronospora in colture come vite e pomodoro. Inoltre, il progetto punta a validare queste tecnologie in scenari reali, come serre e vigneti, con l’ambizioso traguardo di ridurre del 50% l’utilizzo di trattamenti chimici, rendendo le pratiche agricole più sostenibili ed efficienti.
TECNOLOGIE E METODOLOGIE
Questi dati vengono elaborati da modelli matematici adattivi, capaci di aggiornarsi autonomamente in base alle condizioni rilevate, aumentando così l’accuratezza delle previsioni. I sistemi decisionali digitali (DSS, Decision Support Systems) integrano tutte le informazioni in un’unica piattaforma, offrendo agli agricoltori strumenti semplici ma potenti per ottimizzare la gestione delle colture. L’interoperabilità è garantita da API standardizzate, che permettono l’integrazione con altri software e dispositivi già esistenti.
MISSION E IMPATTO
Inoltre, l’integrazione delle tecnologie digitali nelle pratiche agricole consente un uso più efficiente delle risorse naturali, come acqua e fertilizzanti, supportando così la transizione verso un’agricoltura più resiliente ai cambiamenti climatici. Il progetto favorisce l’innovazione e la competitività nel settore, creando nuove opportunità di mercato per i produttori locali.
Il progetto NOSES rappresenta un’evoluzione del progetto VOCATION, con l’obiettivo di migliorare e approfondire alcune caratteristiche fondamentali per l’agricoltura di precisione. Mentre il progetto VOCATION ha avviato lo sviluppo di una sensoristica low-cost in grado di rilevare composti organici volatili (VOC) come markers dello stato fisiologico delle piante, NOSES punta a superare le criticità emerse, rafforzandone l’efficacia e ampliando le applicazioni.
Migliorare l’affidabilità e la precisione dei sensori low-cost nella rilevazione di VOC target, attraverso l’implementazione di metodologie avanzate di data-analytics basate su intelligenza artificiale. Questo consentirà di identificare un’impronta digitale univoca per diverse composizioni di gas, migliorando la capacità di distinguere molecole specifiche e fornendo dati più accurati.
Sviluppare un modello adattivo per la simulazione e previsione delle infezioni secondarie di Peronospora (vite e pomodoro). Questo nuovo approccio integra i VOC come parametri innovativi all’interno dei modelli software, ottimizzando le strategie di gestione fitosanitaria e aumentando la capacità predittiva dei sistemi esistenti.
COSTRUIAMO INSIEME L’INNOVAZIONE!
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